归一是指将数据按比例缩放到相同的范围内，常常用于机器学习和数据挖掘领域。在 Python 中，可以使用 Scikit-learn 库中的 MinMaxScaler 实现这个过程。

# 导入库
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 创建数据
data = [[1, 2], [3, 4]]
# 创建 MinMaxScaler 对象
scaler = MinMaxScaler()
# 缩放数据
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
print(scaled_data)

在这个例子中，我们首先导入了 Scikit-learn 库中的 MinMaxScaler 类。然后，我们创建一个二维数据集，包含两个样本和两个特征。接着，我们创建了一个 MinMaxScaler 对象，它可以将数据缩放到 0 到 1 的范围内。最后，我们使用 fit_transform 方法缩放数据，并将结果打印出来。

可以看到，缩放之后的数据集位于0到1的范围内。这可以使得数据处于同样的数值范围内，方便后续的处理和分析。